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1.
本文提出一种基于K-means聚类与机器学习回归算法的预测模型以解决零售行业多个商品的销售预测问题,首先通过聚类分析识别出具有相似销售模式的商品从而实现数据集的划分,然后分别在每个子数据集上训练了支持向量回归、随机森林以及XGBoost模型,通过构建数据池的方式增加了用于训练模型的数据量以及预测变量的选择范围.在一家零售企业的真实销售数据集上对提出的模型进行了验证,实验结果表明基于K-means和支持向量回归的预测模型表现最优,且所提出的模型预测效果明显优于基准模型以及不使用聚类的机器学习模型. 相似文献
2.
分析风电场之间的出力相关性有助于合理规划风机的功率输送以及调度优化,从而提高传输线路的利用率。以冀北地区风场为例,首先分析了该区域风速的分布特性,然后利用贝叶斯线性回归算法建立混合Copula函数模型,拟合得到4个机群风速序列的联合分布,计算出风电场之间的出力相关性,并与其他相关性函数建模进行对比研究。研究结果表明,基于贝叶斯线性回归的混合Copula函数模型能够提高参数估计的精确性,从而使得计算出的相关性更为准确,并且由其拟合得到的出力概率分布与实际风场出力的概率分布较为一致。 相似文献
3.
针对风电和电热负荷不确定的问题,提出计及源荷不确定性的旋转备用容量的优化方法,建立考虑电热备用耦合影响的调度模型。在日前阶段,以能源与负荷的预测量制定机组的出力方案,风电由于其预测精度较低,利用Beta概率密度函数来拟合风电出力,从而确定风电的不确定性带来的旋转备用容量,利用机会约束规划来处理不确定问题;负荷有较高的预测精度,但其波动性较强,使用概率场景生成和削减的方法制定不同场景下负荷备用需求的调整量,以日运行成本最低建立目标函数,运用改进的粒子群算法在IEEE30节点系统上验证了所提模型的经济性和鲁棒性。 相似文献
4.
5.
为精确建立分割粒径与旋风分离器结构参数和操作参数之间的复杂映射关系,发展了基于数据驱动的BP神经网络(BPNN)的分割粒径模型。使用全局量纲分析,提出环形空间雷诺数、表征旋风分离器本体尺寸影响的量纲为1数和排气芯管插入深度尺寸比作为网络输入参数,表征空气动力等效分割粒径大小的量纲为1尺寸作为网络输出参数,分别确定了训练算法和隐含层神经元个数对BPNN分割粒径模型预测精度的影响。结果表明:贝叶斯正则化算法优于L-M算法和拟牛顿算法,并在隐含层神经元个数为7时达到最优预测性能。与理论模型、半经验模型和多元回归模型进行比较,结果表明,贝叶斯正则化BPNN分割粒径模型展现出了较好的预测能力和泛化性能,模型预测的均方误差为0.136、决定系数为0.975。 相似文献
6.
交通流量预测是智能交通系统中的重要研究课题,然而,交通对象(如站点、传感器)之间存在的复杂局部时空关系使得这项研究颇具挑战。尽管以往的一些研究将流量预测问题转化为一个时空图预测问题从而取得了较大的进展,但是它们忽略了交通对象们跨时空维度的直接关联性。目前仍缺乏一种全面建模局部时空关系的方法。针对这一问题,首先提出一种新颖的时空超图建模方案,通过构造一种时空超关系来全面地建模复杂的局部时空关系;然后提出一种时空超关系图卷积网络(STHGCN)预测模型来捕获这些关系用于交通流量预测。在四个公开交通数据集上进行了大量对比实验,结果表明,相比ASTGCN、时空同步图卷积网络(STSGCN)等时空预测模型,STHGCN在均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)这三个评价指标上均取得了更优的结果,不同模型运行时间的对比结果也表明,STHGCN有着更高的推理速度。 相似文献
7.
对于油藏参数预测及其不确定性评价,前人的方法均为多步骤反演,很难考虑各个环节的不确定性。为此,提出基于构造约束联合概率反演的油藏参数表征方法。首先通过统计井资料得到岩相依赖储层弹性参数和物性参数混合高斯联合先验分布,在岩石物理参数敏感性分析基础上建立储层弹性参数和物性参数高斯联合先验分布;利用地质构造约束最小二乘井插值将构造信息和井信息整合到反演框架,基于贝叶斯理论推导得到同时表征储层弹性参数、物性参数、岩相后验概率分布的解析表达式。与传统方法相比,新方法通过同时反演策略降低误差累积,提高了储层参数及其不确定性信息预测的准确性;另外,新方法引入构造信息和井信息提高了反演结果的横向连续性及分辨率。为验证新方法的有效性,对M区实际数据集通过条件井和盲井测试,对比、分析了无构造约束多步方法与新方法的反演结果。结果表明:基于线性化模型且服从高斯分布假设,新方法获得了较好的反演效果,得到的岩相后验概率较无构造约束多步方法更准确,客观表征了不确定性,为油藏表征、评价提供了有利依据。 相似文献
8.
地下介质普遍存在非均质特性,即表征含油气储层特征的弹性、物性及流体性质在空间上是不均匀的。常规的地震随机反演主要以测井数据为核心,求取变差函数表征地下地层的空间结构特征,难以有效描述地下复杂非均质储层的空间变化特性。为此,通过描述不同非均匀介质特征参数对介质的空间扰动特性,并在贝叶斯理论框架下充分利用已知测井和地震数据中蕴含的地下地层信息,提出了基于非均匀介质特征参数的随机反演方法。该方法融合已知测井和地震数据,依据随机介质理论估算的非均匀介质特征参数能更好地描述地下储层空间结构特征,进而构建后续反演所需的先验信息模型,最后利用非常快速量子退火算法优化求解目标函数,得到波阻抗的随机反演结果。模型试算表明,非均质特征参数先验模型可以描述储层的非均质特性,为后续反演提供了可靠的地质统计先验信息。实际资料的应用进一步证明,所提方法可以较好地实现对地下复杂储层的高分辨率反演,获得更可靠的反演数据体。 相似文献
9.
为了提升实际基站部署时的合理性,针对异构蜂窝网络(HetNet)的基站部署,同时考虑了宏基站(mac-ro base station,MBS)与宏基站、宏基站与微基站(pico base station,PBS)部署的相关排斥性,采用蜂窝网络渐进增益分析法推导出两层非泊松网络的覆盖率,并针对网络能效进行分析,推导出系统吞吐量和网络总能效.最后,提出了一种针对微基站发射功率的能效优化算法,通过优化PBS发射功率使网络能效最大化.仿真结果表明,提出的模型覆盖率优于两层HPPP模型,能效优化算法最高可使系统能效提高约30%,在实际基站部署时应调整合适的基站间距和发射功率. 相似文献
10.